MapReduce y Big data ¿Cómo es su influencia?
MapReduce y Big data guardan una estrecha relación en el concepto de la gestión de datos masivos. MapReduce es el origen de la forma en que hoy se aborda el Big data. Puesto que este framework fue el precursor de otras herramientas como Hadoop, la cual es fundamental hoy en día.
MapReduce y Big data son dos términos que van de la mano, debido a que el primero influyó para que hoy en día el segundo ganara la relevancia. Hoy día ostentándose en sectores como el empresarial. MapReduce fue el origen de la evolución del procesamiento de datos cada vez más y más grandes. En definitiva, esta invención influyó en factores como la reducción de gastos en tecnologías que se encargaran del Big data.
MapReduce y Big data, una conexión que originó el nacimiento de Hadoop
El origen de la relación entre MapReduce y Big data se remonta a la primera década del siglo XXI. En ese momento, Google, cuya necesidad de optimizar el desarrollo de búsquedas propició la creación de un nuevo sistema de procesamiento de datos. Terminó por crear una herramienta con múltiples aplicaciones.
El problema principal a solucionar era recolección, organización y procesamiento de grandes volúmenes de información. Que cada vez hacían más obsoletos a los ordenadores de la época. Como resultado, la solución con el nombre de MapReduce dio origen a un sistema que trata datos masivos en paralelo.
Es decir, con MapReduce el procesamiento de datos no se lleva a cabo en único ordenador que se encarga de todo el trabajo. Este framework procesa la información dividiéndola en diferentes servidores. Los cuales procesan todos los datos. El resultado, un tratamiento mucho más veloz y automatizado.
La influencia de MapReduce y Big data
Como se ha mencionado, la herramienta creada por Google resultó tener múltiples aplicaciones. Beneficiosas no solo para el procesamiento de datos del motor de búsqueda. La herramienta terminó revolucionando la forma en que, por ejemplo, las empresas comenzaron a concebir el procesamiento del Big data.
De esta forma MapReduce y Big data dieron origen a una nueva era del análisis de la información y la evolución de la Data Analytics, por citar ejemplos. Así pues, a partir de MapReduce se creó un nuevo open source, el cual se presentó en el año 2006 y se le dio el nombre de Hadoop, este vendría a ser el punto de relación como se conoce en la actualidad.
En consecuencia, se suele considerar que es el punto de partida del procesamiento de datos masivos que se lleva a cabo hoy día. Gracias a este framework el paradigma del procedimiento pasó a realizarse en paralelo y adicional a esto. Con la particularidad de que dichos datos pueden ser estructurados o no estructurados.
MapReduce Hadoop en el Big data de las empresas
El Big data es una disciplina y conjunto de técnicas que, a pesar de tener variadísimas aplicaciones. Es el sector empresarial el que saca más provecho de los múltiples beneficios que aporta el Big data en la gestión. En este momento, el Big data es importante para las compañías y, en consecuencia, también lo es MapReduce y su open source Hadoop.
Hadoop es una herramienta que hace básicamente lo mismo que MapReduce. Lo principal es saber que Hadoop sirve para almacenar y procesar datos en paralelo. Es un sistema complejo que es invisible para muchos, pero que reúne el trabajo de múltiples ordenadores en una sola red.
A su vez, la importancia de Hadoop para el Big data y el mundo empresarial tiene mucha relación con Cloudera. Juntos, Hadoop y Cloudera, conforman una plataforma unificada para el procesamiento de datos masivos. Se trata de una herramienta que cuenta con todos los elementos necesarios para cumplir con las exigencias de las compañías y propiciar un entorno empresarial eficiente. La plataforma es capaz de realizar todo el desarrollo de procesamiento de datos.
Las etapas del funcionamiento en MapReduce
MapReduce es un software cuyo funcionamiento se basa en un paradigma dividido en dos partes. Es una arquitectura de tipo maestro-esclavo. Lo que es lo mismo, un ordenador principal que recopila información y la distribuye en servidores secundarios. Siendo estos los que procesan la información al unísono. Su nombre compuesto es producto de la denominación de cada una de las etapas que componen el proceso en la gestión de datos. Esta son, las fases Map y Reduce.
- Map. En esta fase se transforman datos de partida que se presentan en pares de la forma clave-valor. A su vez, a otra serie de pares del mismo tipo clave-valor. Este mecanismo hace que el procesamiento sea más veloz.
- Reduce. En esta fase se reagrupan los pares intermedios generados en la fase de Map. De esta forma se obtiene el resultado final del procesamiento de datos.
Desventajas de MapReduce
Por tratarse de una herramienta diseñada para las necesidades de la época en que fue creada. El uso de MapReduce en la actualidad presenta una serie de desventajas que las nuevas tecnologías buscan erradicar. Dichas desventajas no puede controlarse el orden en que se desarrolla el proceso. Además, el inicio de la fase de Reduce depende del inicio y finalización de la fase de Map.
La evolución de MapReduce a lo que hoy en día es el principal soporte del Big data en las empresas (Hadoop Cloudera). Definitivamente representa una exigencia mayor con cada avance de este tipo de tecnología. Ante mayor exigencia se requiere mayor preparación y en nuestros posgrados a distancia como la Maestría Big Data & Business Analytics puedes obtener tal formación. Anímate a iniciarla y a darle un nuevo rumbo a tu carrera.
